Эпизоотология, лечение и профилактика трихофитии плотоядных в г. Благовещенске по данным ветеринарной клиники ИП Зубкова Т.В. Коэффициенты сезонности. Пример расчёта Пример составления прогноза продаж

Индекс сезонности рассчитывается по формуле: Ic = t / c где t - средний месячный уровень показателя за три и более года, c - среднемесячное за все годы значение показателя.

К сезонным относят такие явления, которые обнаруживают в своем развитии определенные закономерности, регулярно повторяющиеся из месяца в месяц, из квартала в квартал.
Под сезонностью также понимают неравномерность производственной деятельности в отраслях промышленности, связанных с переработкой сельскохозяйственного сырья, поступление которого зависит от времени года. Кроме того, сезонность может возникать из-за сезонного характера спроса на товары, производимые промышленностью, реализуемые торговлей, и т.д.
Исследование сезонности с целью разработки прогноза ставит следующие задачи: численно выразить проявление сезонных колебаний; выявить их силу и характер в условиях отдельных отраслей экономики; вскрыть факторы, вызывающие сезонные колебания; найти экономические последствия проявления сезонности.

Задачи, которые необходимо решить в ходе исследования сезонности :

1. выявить наличие сезонности;
2. численно выразить сезонные колебания;
3. выделить факторы, вызывающие сезонные колебания;
4. оценить последствия сезонных колебаний;
5. провести математическое моделирование сезонности.

1. Представить графически фактические значения изучаемого явления, чтобы выяснить, присутствует ли сезонная волна, выявить характер тренда.
2. Рассчитать показатели сезонности (4-квартальные суммы, 4- квартальные средние, центрированные средние, показатели сезонности).
3. Определить индексы сезонности.
4. Вычислить параметры уравнения, описывающего тренд изучаемого явления (например, через построение мультипликативной модели временного ряда).
5. Построить прогноз, вычислить его ошибку.

Методы расчета индексов сезонности

1. Метод постоянной средней
2. Метод скользящей средней

Метод постоянной средней

Если сезонность оценивается по данным за три года (тридцать шесть месяцев), то

где y i - значение уровня динамического ряда.
Величина и знак значений абсолютных отклонений определяют наличие сезонности.
Метод относительных разностей является продолжением метода абсолютных разностей. В качестве показателя, характеризующего сезонную неравномерность, используется показатель относительного отклонения:

По величине и знакам значений относительных отклонений можно судить о величине и силе влияния сезонного фактора.
Индекс сезонности рассчитывается:

где y t - средний месячный уровень показателя за три и более года,
y c - среднемесячное за все годы значение показателя.
Расчет индекса сезонности по данной формуле не учитывает наличие тренда.
Рассчитанные значения индекса сезонности сравниваются со значением 100 %. Если индекс сезонности превышает 100 % - это свидетельствует о влиянии сезонного фактора в сторону увеличения уровней динамического ряда.
Если индекс сезонности меньше 100 % - то сезонный фактор вызывает снижение уровней динамического ряда.

Метод скользящей средней

Метод аналитического выравнивания

Пример №1 . Имеются данные о средней яйценоскости одной курицы-несушки по месяцам за три года (штук).
Определите:

1. показатели сезонных колебаний средней яйценоскости одной курицы-несушки по данным среднемесячного уровня за три года;
2. изобразите графически изменения сезонных колебаний продуктивности кур-несушек. Сделайте краткие выводы.

Пример №2 . Применяя метод постоянного среднего значения построить сезонную волну покупательского спроса на мясные продукты на рынках города (тыс. тонн).

Данная книга в первую очередь будет полезна специалистам, которые внедряют планирование продаж. Книга описывает наиболее распространённую модель прогнозирования продаж, которая применяется при построении планов в торговых компаниях.

Файл с примером расчёта коэффициентов сезонности Вы можете скачать под статьёй

Предлагаем вашему вниманию файл MS Excel с примером расчёта коэффициентов сезонности , которые в дальнейшем применяются при планировании продаж.

Кратко об алгоритме расчёта:

1. подготовьте данные по ежемесячным продажам (как минимум за последние три года — это важно для точности расчётов; желательно данные за 2008 и 2009 г.г. не использовать, т.к. они существенно искажены кризисом),

2. для каждого года определите среднемесячные продажи (с помощью формулы СРЗНАЧ либо делением общей суммы продаж за год на 12 месяцев),

3. разделите фактические продажи каждого месяца на среднемесячные продажи — получится коэффициент сезонности,

4. усредните коэффициенты сезонности по одним и тем же месяцам разных годов, исключив коэффициенты кризисных 2008-2009 годов (т.е. найдите среднее значение между коэффициентами сезонности для января по 2006 и 2007 годам).

Усреднённый коэффициент сезонности и является нашим коэффициентом для последующих операций. Для чего делается усреднение между коэффициентами? Для того, чтобы сгладить влияние различных случайных факторов, которые могли повлиять на продажи (сбои в поставках, например).

Видео-урок

При воспроизведении видео выберите качество: 720P HD

С выходом релиза УТ 11.1.4.1 в программе появился функционал сезонных коэффициентов . Сезонные коэффициенты предназначены для возможности классификации номенклатуры по различным группам с целью дальнейшей автоматической корректировки планов продаж с учетом фактора сезонности.

В этой статье разберем, как данный функционал работает.

Применимость

Статья написана для редакции УТ 11.1 . Если вы используете эту редакцию, отлично – прочтите статью и внедряйте рассмотренный функционал.

Если Вы работаете со старшими версиями УТ 11, то данный функционал является актуальным . Наиболее заметным отличием УТ 11.3/11.4 от редакции 11.1 является интерфейс Такси. Поэтому, чтобы освоить материал статьи – воспроизведите представленный пример на своей базе УТ 11. Таким образом, Вы закрепите материал практикой:)

Создание и использование сезонных коэффициентов

Использование сезонных коэффициентов в планировании определяется функциональной опцией «Сезонные коэффициенты». Включить использование данной опции можно на закладке программы «Администрирование» – «Маркетинг и планирование».

Также в программе мы можем указать периодичность сезонных коэффициентов. Данная настройка устанавливается также на закладке «Администрирование» – «Маркетинг и планирование» – «Периодичность указания сезонных коэффициентов». Для примера установим периодичность «Месяц».

После установки данных флажков в карточке номенклатуры и в карточке вида номенклатуры появилась возможность указать сезонную группу.

Давайте создадим новую сезонную группу. Перейдем на вкладку программы «Нормативно-справочная информация» – «Настройки и справочники» – «Сезонные группы». Например, назовем нашу новую группу «Мебель – сезонная группа».

Для увеличения нажмите на изображение.

Справочник «Сезонные группы» используется в планировании продаж и предназначен для классификации номенклатуры по сезонным группам.

Теперь заполним поле «Сезонна группа», например, в одной из наших номенклатурных позиций. У меня это будет номенклатура «Шкаф».

Для увеличения нажмите на изображение.

После этого перейдем обратно к списку сезонных групп и рассчитаем сезонные коэффициенты. Т.е. нажмем кнопку «Сезонные коэффициенты».

Для увеличения нажмите на изображение.

Сезонные коэффициенты используются при планировании продаж и предназначены для регистрации сезонных колебаний спроса по группам товаров. Значения сезонных коэффициентов можно заполнить вручную, либо рассчитать по данным статистики продаж.

Перед нами откроется окно расчета/заполнения коэффициентов. Для каждого месяца мы можем указать вручную значение коэффициента. Но давайте рассчитаем автоматически коэффициенты в зависимости от статистики продаж – нажмем кнопку «Рассчитать по статистике продаж».

Для увеличения нажмите на изображение.

В открывшемся окне укажем, например, расчетный период 1 год. Значение поля «До» автоматически заполнится вчерашней датой. Установим переключатель «Рассчитывать по» на вариант «Количеству продаж».

Я получил вот такой результат:

Для увеличения нажмите на изображение.

«Но как получились такие цифры?», – спросите Вы.
Давайте рассчитаем их вручную.
Итак, по номенклатуре «Шкаф» у меня имеются следующие продажи:

• Январь – 4 шт.
• Февраль – 7 шт.
• Март – 3 шт.

Итого 14 шкафов. Всего в году 12 месяцев.

Рассчитаем среднемесячный показатель: 14 / 12 = 1,167.

Коэффициент сезонности рассчитывается по формуле:

Фактические продажи / Среднемесячные продажи

Наш результат:

• Январь: 4 / 1,167 = 3,429.
• Февраль: 7 / 1,167 = 6.
• Март: 3 / 1,167 = 2,571.

Результаты, полученные расчетом вручную и рассчитанные программой автоматически, совпадают. Отлично!

Перейдем на закладку «График». Здесь мы увидим диаграмму изменения коэффициента продаж. Тип диаграммы при необходимости можно изменить в этом же окне.

Для увеличения нажмите на изображение.

Запишем рассчитанные сезонные коэффициенты.

Полученные значения сезонных коэффициентов в дальнейшем можно использовать для расчета прогнозируемого количества продаж товаров. Т.е. теперь при планировании продаж в «Видах планов» при использовании «Расширенного варианта заполнения (по источникам)» в правиле заполнения плана по умолчанию можно будет установить для «Источника заполнения количества» в настройках отбора флажок «Изменить на сезонный коэффициент».

Для увеличения нажмите на изображение.

Детальная информация про особенности настройки использования расширенного варианта заполнения (по источникам) описана в кейсах курса «65 кейсов по УТ11». Поэтому рекомендую ознакомиться.

Ну что ж, уважаемые читатели, в данной статье мы рассмотрели механизм создания и использования сезонных коэффициентов. На мой взгляд, данный функционал – это новый шаг в развитии функционала планирования в программе УТ 11. Будем надеяться, что он будет развиваться и дальше.

P.S. Это последняя статья из серии статей, посвященных обзору нового релиза УТ 11.1.4.1. До новых встреч!

Индексы сезонности (I s )  спец. показатели, используемые при изучении сезонных колебаний. Рассчитываются по формуле:

где  средняя для каждого месяца за изучаемый период;

 общий средний месячный уровень за изучаемый период.

Покажем расчет индекса сезонности на примере. Пример 5.1 Имеются следующие данные по строительной фирме об объеме выполненных работ по месяцам 2001–2003 гг. по сметной стоимости.

Для получения проведем осреднение уровней одноименных периодов по формуле простой средней арифметической:

январь - …декабрь -

Осредненные значения уровней ряда для каждого месяца годового цикла представлены в таблице данного примера.

где n - число месяцев.

Значение общего среднего уровня можно вычислить также по итоговым данным за отдельные годы:

где n - число лет;

Сумма среднегодовых уровней ряда динамики.

В завершение определим индексы сезонности по месяцам года по формуле:

январь - февраль -

Рассчитанные индексы сезонности представлены в таблице примера.

Следовательно, мин. объем выполненных работ строительная фирма имела в январе, а максимальный - в августе.

Для ряда внутригодовой динамики, в которой основная тенденция роста незначительна, изучение сезонности основано на методе постоянной средней, являющейся средней из всех рассматриваемых уровней. Самый простой способ заключается в следующем: для каждого года рассчитывается средний уровень, а затем с ним сопоставляется (в процентах) уровень каждого месяца.

Однако помесячные данные одного года из-за элемента случайности могут быть ненадежными для выявления закономерности колебаний. Поэтому на практике используются помесячные данные за ряд лет (обычно не менее трех лет). Тогда для каждого месяца рассчитывается средняя величина уровня за три года, затем определяются среднемесячный уровень для всего ряда и отношение средних для каждого месяца к общему среднемесячному уровню ряда (в процентах).

Задачи и упражнения самостоятельно

1. Имеются следующие показатели по предприятию:

Определите за первое полугодие:

1) среднемесячную стоимость оборотных средств за I и II кварталы и за полугодие;

2) базисные темпы роста и прироста стоимости оборотных средств; проверьте взаимосвязь между ними;

3) среднемесячный темп роста и прироста стоимости оборотных средств;

4) абсолютный прирост стоимости оборотных средств во II квартале по сравнению с I кварталом.

2. Используя взаимосвязь показателей динамики, определите уровни ряда динамики и недостающие в таблице цепные показатели динамики по следующим данным о производстве продукции предприятия объединения (в сопоставимых ценах):

3. Имеются следующие данные о розничном товарообороте во всех каналах реализации в регионе:

Для изучения общей тенденции розничного товарооборота региона по месяцам за 20012003 гг. проведите:

1) 1.преобразование исходных данных путем укрупнения периодов времени:

а) а)в квартальные уровни,

б) б)в годовые уровни;

2) 2 сглаживание квартальных уровней розничного товарооборота с помощью скользящей средней.

Изобразите графически фактические и сглаженные уровни ряда динамики.

Сделайте выводы о характере тенденции розничного товарооборота по всем каналам реализации в регионе.

4. Имеются следующие данные о внутригодовой динамике поставки хлопчатобумажных тканей в розничную сеть области по кварталам за 20012003 гг.

Для анализа внутригодовой динамики поставки хлопчатобумажных тканей:

1) определите индексы сезонности с применением метода аналитического выравнивания по прямой;

2) представьте графически сезонную волну поставки хлопчатобумажных тканей по кварталам года и сделайте выводы.

5. Относительный показатель динамики численности официально зарегистрированных безработных по региону в первом полугодии составил 95%, во втором полугодии  108%. Как изменилась численность безработных в целом за год?

6. Каковы должны быть в среднем ежегодные темпы прироста, чтобы за три года объем продукции увеличился на 10 млн т и составил 100 млн т.?

7. По данным об объемах продаж внешнеторговой компании (млн дол.) за период с 1998 по 2003 г. было построено уравнение тренда:

Сделайте прогноз объема продаж на 2004 и 2005 гг. с вероятностью 95%, если относительная ошибка уравнения 5,5%.

• Tutorial

Выработка плана продаж, и обеспечение этого плана, - острый вопрос в текущей экономической ситуации. Неверно составленный план приводит убыткам прямым - как в случае избыточного хранения товара на складе, так и косвенным – в случае недостачи товара на складе, что приводит к упущенной выгоде, ухудшению сервиса, и, даже, лишним выплатам бонусов менеджерам по продажам.

Одна из проблем, сильно влияющих на составление плана – сезонность продаж некоторых товаров. Одни товары, например - кроссовки для бега, летом - более популярны, чем зимой. А вот обогреватели продаются лучше в холодное время года. Эти товары - сезонные.

Разброд вносит так же нестабильная макроэкономическая ситуация, когда инфляция толкает цены вверх, а снижающийся покупательский спрос вынуждает снижать продажи в количественном выражении. Кроме негативных факторов, могут так же влиять и факторы позитивные – как по компании в целом - если компания активно растет, так и по конкретным товарным позициям – если вы много вкладываетесь в маркетинг товара, то спрос на них может расти быстрее роста компании. Все это вносит корректирующий элемент в прогнозы, потому что уже не так однозначно стоит ориентироваться на информацию об истории продаж, не принимая во внимание реальную ситуацию.

Потому, при составления плана продаж, учитывайте сезонной фактор, и тренды в компании.

Что такое сезонный фактор - «сезонность»? Это запланированное и регулярное отклонение продаж товара от среднестатистических значений. Сезонность часто рассчитывается помесячно на календарный год относительно предыдущего календарного года для каждого товара, на который строится план продаж и по каждой торговой точки индивидуально, а итоговый план составляется путем консолидации из полученных значений.

Для расчета коэффициентов я рекомендую рассчитывать в штучном выражении. Если вы рассчитываете в денежном выражении, то количество влияющих факторов увеличивается многократно и это, кроме того что увеличит объем расчетов, еще и сильно увеличит шанс ошибки.

Рассчитать годовые коэффициенты сезонности достаточно просто – необходимо взять средние месячные продажи на конец года (сумма продаж на год, деленное на количество), а потом, для каждого месяца, рассчитать отклонение фактического объема продаж от среднегодового.

(Потребление в месяц / Среднегодовое потребление = Сезонный коэффициент)

Если у нас график продажи сложились примерно вот так вот:

То по результатам расчета, должно получиться приблизительно такая табличка для расчета (для 2010 года):

Сезонные коэффициенты:

Но задача - не рассчитать коэффициенты как таковые, а рассчитать план продаж, согласно текущим фактическим значениям продаж в году. Предположим, что мы проводим анализ в конце апреля 2011 года и рассчитываем план продаж на май 2011:

И наша табличка будет выглядеть вот так вот:

Задача – понять, сколько мы должны продать на май, с учетом текущих фактических объемов продаж и сезонности. Для этого - каждый из месяцев текущего года приведем к единой базе, убрав из них сезонный коэффициент, которые мы знаем.

(Факт Потребление в месяц / Сезонный коэффициент = Оц Среднегодовое потребление)

Получим вот такие значения:

Что означает, что если учитывать сезонные факторы, то ожидаемая средняя месячная на год равна 246 шт./мес.

Из этого, зная ожидаемую среднюю на год и сезонный коэффициент в мае (рассчитанный на предыдущем шаге), рассчитываем - сколько ожидается продаж в мае месяце, умножив ожидаемые среднегодовые продажи на рассчитанный сезонный коэффициент: 246 * 1,44 = 354,4 шт.

Таким образом, продолжаем формирование плана продаж на каждый месяц до конца года, корректируя согласно фактическим данным о продажах.

К сожалению, эти лаконичные расчеты не совсем корректны…

Мы учли влияние сезонных колебаний, но не рассчитали влияние общего тренда. Если у вас спрос падает (или растет) на 10% каждый месяц по объективным причинам, то без учета этих движений ваш вновь составленный план станет несостоятельным, и, как мы уже говорили выше - приведет вас к убыткам.

Как оценить влияние тренда?

Выглядит результат его расчета примерно вот так (оранжевая линия):

Проблема в том, что такой метод сложно использовать при расчетах в экселе. Но можно попробовать использовать просто линейные функции, посчитав средние месячные продажи на состояние «на начало года» и «на конец года» (с учетом сезонности), и оценив то, как она изменилась со временем. Или просто взяв за целевое значение, то, на которое вы бы хотели бы ориентироваться («я уверен, что объем продаж должен вырасти на 10%»).

Как бы то ни было – результат расчетов, это полученные ежемесячные коэффициенты «наклона» тренда для каждого из товара по каждой из торговых точек на каждый месяц, где вы рассчитываете план продаж. Проблема еще и в том, что в нормальной ситуации, внутри года это не прямая линия, а плавно изгибается.

Полученные коэффициенты используются для корректировки оценки средней годовой продажи, на которую, напомню, у нас опирается оценка продаж будущих.

Если предположить, что в текущих экономических реалиях, спрос в штучном выражении будет падать на 10% к концу года, тогда ежемесячный корректирующий коэффициент должен быть, приблизительно, равен 0,987. Это означает, что на этот коэффициент мы изменим оценочную среднюю месячную внутри текущего года согласно трендовому коэффициенту на каждый месяц:

(Факт Потр. в мес. / Сез. Коэф * Тренд. коэффициент = Оц Среднегодовое потребление)

А расчет текущих значений будет выглядеть так:

Заметили, что в результате получилось 349,8 шт. вместо ранее рассчитанных 354,4 шт.? Кажется, что это не очень много, но если у вас миллиардные обороты, то такая погрешность стоит очень много.

Чтобы увеличить качество работы с сезонностью, необходим пересчет и годовых сезонных коэффициентов по предыдущему году, относительно выявленных трендов. Но при нежелании производить большой объем вычислений, даже такое небольшое уточнение по текущему году уже способно качественно улучшить планирования.

Важно, что эти расчеты проводились и корректировались регулярно, согласно фактическим данным, чтобы получить наиболее адекватный план продаж и понимать то, каким образом вы его обеспечите и проконтролируете.

В реальной работе, профессионалы обычно используют более сложные подходы. Расчет ведется не по месяцам, а по неделям, или, даже, по дням. На целевые значения влияют больше факторов. А модель прогноза выходит за обычные средние расчеты. Но представленный выше подход это то, что может применить у себя любой человек, занимающийся планированием, даже без специальных инструментов.

Если это слишком трудоемко делать в «ручном режиме», и в том случае, если у вас 10 торговых точек и 15000 товаров, то - добро пожаловать к нам. Наше решение сделает все за вас.